製造業でAI（人工知能）の活用が拡大している。まず、人手不足や高齢化への対策として注目を集めた。ベテランが担当していた不良品検知や製造工程の最適化をAIに肩代わりさせる。さらに、歩留まり、設備保全、需要予測の改善にAIを使う企業も登場しつつある。従来は勘や経験に頼っていたが、AIを活用するとデータに基づいた意思決定ができる。
こうしたAI活用の前提となるのが、膨大なデータだ。現在は業務システムで保存しているデータを分析する場合が多いが、今後は契約書や見積書、設計図面、画像、動画、センサーデータ、Webログなどの重要性も高まっていく。後者は「非構造化データ」と呼ばれ、AIで取り扱いやすい状態で保管できている企業は多くない。
本資料では、AI活用で求められるストレージの条件を解説する。大量のデータを収集・保管・分析しなければならないAIでは、対応プロトコル、処理速度、拡張性など様々な要件を満たす必要がある。AIを活用する基盤の構築に不可欠な資料として、ぜひチェックしてほしい。
クルマをスマートフォンのように、機能をアップデート可能にする。その仕組みを実現可能にする車載通信技術として注目を集めているのが「SOME/IP」だ。その概要を車載システム開発者に向けてわかりやすく解説する。
車載Ethernetには多くの規格が存在する。従来規格のCAN、LIN、FlexRayなどもなくならない。テストを効率的に進めるためには、さまざまな規格に対応したデータ転送、ロギング、解析などのツールが必要だ。
てんかん発作の兆候を感知できれば患者に安心を与えられる。発作の兆候を医療従事者と共有できれば、すぐに適切な治療を受けられるようになる。今、こうした技術をスマートウオッチに組み込む取り組みが進んでいる。
産業用Ethernetの規格「10BASE-T1L」について、その基本と特徴を分かりやすく丁寧に解説する。従来の産業用ネットワークからの置き換えを考えている企業にとって、タイムリーで有用な情報となるだろう。
茨城県で養鶏業を営む中村養鶏場は、養鶏場内の温度異常をIoTで見える化した。IoTの導入に至った経緯や導入のポイント、導入効果などを、社長と生産部長へのインタビューをベースに紹介する。